## Pengaruh Synonym Recognition dalam Deteksi
Kemiripan Teks Menggunakan Winnowing dan Cosine

## Similarity
Santi Purwaningrum 1 , Agus Susanto 2 , Ari Kristiningsih 3
1,2 Jurusan Teknik Informatika dan Bisnis Politeknik Negeri Cilacap, Cilacap, 53212 INDONESIA (tel.: 0282-533329; fax: 0274-4321982, email: 1 santi.purwaningrum@pnc.ac.id,
2 agussusanto@pnc.ac.id)
3 Jurusan Pengembangan Produk Agroindustri Politeknik Negeri Cilacap, Cilacap, 53212 INDONESIA (tel.: 0282-533329; fax: 0274-4321982, email: 3 ari.kristiningsih@pnc.ac.id)
[Diterima: 19 Januari 2023, Revisi: 4 Juli 2023] Corresponding Author : Santi Purwaningrum
INTISARI — Plagiarisme  adalah  tindakan  meniru  dan  mengutip  bahkan  menyalin  atau  mengakui  hasil  karya  orang  lain sebagai  hasil  karya  diri  sendiri.  Tugas  akhir  merupakan  salah  satu  syarat  wajib  mahasiswa  untuk  menyelesaikan pembelajaran pada perguruan tinggi. Tugas  akhir harus disusun mahasiswa berdasarkan ide sendiri. Akan tetapi, banyak terjadi plagiarisme karena mudahnya melakukan kegiatan tersebut, yaitu hanya dengan menyalin teks gagasan orang lain kemudian  ditempelkan  dalam  lembar  kerja  dan  diakui  bahwa  gagasan  tersebut  adalah  ide  sendiri.  Selain  itu,  mengganti beberapa kata dalam kalimat gagasan orang lain dengan gaya bahasa sendiri tanpa menuliskan sumber aslinya juga termasuk plagiarisme.  Pengecekan  tugas  akhir  yang  masih  manual  juga  menjadi  masalah  bagi  koordinator  tugas  akhir,  yang membutuhkan ketelitian tinggi dan waktu yang cukup banyak untuk mengecek plagiarime pada dokumen tugas akhir. Maka, deteksi plagiarisme sangat dibutuhkan untuk mencegah tindakan plagiarisme makin berkembang. Menyikapi hal tersebut, penelitian ini bermaksud mengembangkan sistem yang dapat mendeteksi persamaan antardokumen teks yang berfokus pada kata yang mengandung sinonim pada suatu kalimat. Salah satu algoritma yang digunakan adalah synonym recognition , yang berfungsi untuk mendeteksi kata yang mengandung sinonim, dengan proses membandingkan setiap kata dengan kata yang terdapat pada kamus. Synonym recognition dikombinasikan dengan metode winnowing , yang berfungsi untuk pembobotan teks berbasis fingerprint . Setelah diperoleh bobot dari masing-masing dokumen, tingkat kemiripan antardokumen dihitung dengan algoritma cosine similarity . Hasil rata-rata nilai kemiripan untuk deteksi judul dan abstrak dengan menambahkan synonym  recognition meningkat  sebesar  3,11% daripada  tanpa  menggunakan synonym  recognition yang  dikombinasikan dengan metode pembobotan winnowing . Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma-algoritma yang digunakan akurat dengan pengujian akurasi dan root mean squared error (RMSE).
KATA KUNCI — Synonym Recognition , Winnowing , Cosine Similarity , Plagiarisme.

## I. PENDAHULUAN
Tugas akhir adalah salah satu syarat wajib bagi mahasiswa untuk dapat menyelesaikan perkuliahan dalam jenjang diploma untuk  mendapatkan  gelar  ahli  madya  dan  sarjana  terapan. Tugas akhir ditempuh setelah menyelesaikan magang industri, sehingga  diharapkan  mahasiswa  mendapatkan  gagasan  yang dapat  diangkat  menjadi  topik  tugas  akhir  dari  studi  kasus  di tempat  magang  tersebut.  Studi  kasus  tidak  diharuskan dilakukan di tempat magang industri. Mahasiswa diperbolehkan  mencari  tempat  studi  kasus  yang  lain  dengan topik yang sesuai dengan kebutuhan tempat tersebut.
Bagi  mahasiswa  vokasi,  implementasi  sistem  bukanlah masalah  besar.  Namun,  terdapat  kesulitan  dalam  penyusunan laporan tugas akhir, terutama dalam penulisan ide atau gagasan, agar  mahasiswa  tidak  dianggap  melakukan  plagiarisme. Plagiarisme  dapat  terjadi  dengan  kesengajaan  maupun  tanpa disengaja.  Karena  kurangnya  membaca  atau  kesulitan  dalam mencari referensi, gagasan atau ide yang akan dijadikan topik tugas akhir bisa saja sama atau pernah dibuat sebelumnya [1], [2].
Proses mengunggah judul, abstrak, proposal, jurnal, poster, hingga  laporan  tugas  akhir  ke  sistem  dilakukan  oleh koordinator tugas akhir. Namun, koordinator tugas akhir hanya mengunggah  tanpa  memperhatikan  dengan pasti  setiap  judul, abstrak,  hingga  laporan  tugas  akhir  mahasiswa,  sehingga banyak  laporan  tugas  akhir  yang  memiliki  kemiripan antarangkatan, bahkan seangkatan, tidak terdeteksi. Di sisi lain, proses  pemeriksaan  oleh  koordinator  tugas  akhir  akan
membutuhkan  waktu  yang  cukup  lama  dan  konsentrasi  yang tinggi karena harus melakukan pemeriksaan satu per satu.
Selain  permasalahan  tersebut,  budaya  salin-tempel juga sudah  berkembang,  dengan  hanya  mengganti  kata  yang mengandung sinonim tanpa mengutip sumbernya. Deteksi dini kemiripan  judul  dan  abstrak  karya  ilmiah  sangat  dibutuhkan untuk  mengurangi  tindakan  plagiarisme  yang  berawal  dari kurangnya kreativitas mahasiswa.
Banyak peneliti tertarik melakukan penelitian tentang kasus plagiarisme.  Metode  yang  digunakan  untuk  pembobotan  teks deteksi plagiarisme antara lain algoritma winnowing , algoritma Boyer-Moore,  dan  algoritma  Rabin-Karp  (atau  disebut  juga algoritma  Karp-Rabin) [3],  [4].  Salah  satu  penelitian menggunakan algoritma winnowing untuk mendeteksi tingkat kemiripan  judul  skripsi  yang  diajukan  dengan  judul  skripsi yang  telah  ada  sebelumnya  [5].  Penelitian  ini  menyimpulkan bahwa  dengan  nilai n - gram =  3, window =  3,  dan  bilangan prima  =  2,  dihasilkan  nilai  kemiripan  sebesar  73,86%,  yang menunjukkan bahwa judul yang dibandingkan memiliki tingkat kemiripan yang tinggi. Dengan masukan n-gram = 7, window = 9, dan bilangan prima = 2, dihasilkan nilai kemiripan 19,82%, yang menunjukan tingkat plagiarisme ringan [5].
Sebuah  penelitian  menjelaskan  gambaran  tentang  definisi plagiarisme,  peralatan  untuk  deteksi  plagiarisme,  matriks perbandingan,  metode obfuscation ,  kumpulan  data  yang digunakan  untuk  perbandingan,  dan  jenis  algoritma  [6]. Disimpulkan  bahwa  tiga  algoritma  yang  sering  digunakan dalam deteksi plagiarisme adalah running Karp-Rabin greedy
string  tiling (RKR-GST),  algoritma winnowing ,  dan  proses implementasi dalam tokenisasi [6].
Penelitian  lainnya  menggunakan  algoritma  Rabin-Karp pada  proses  pembobotan,  yang  dikombinasikan  dengan pendekatan synonym recognition , untuk menemukan kata-kata yang  sudah  diubah  ke  bentuk  kata  yang  mempunyai  makna sama. Pada proses pembobotan menggunakan algoritma Rabin- Karb, terdapat  langkah rolling  hash yang  harus  memasukkan suatu nilai basis. Pada algoritma ini, tidak semua angka dapat digunakan  dalam  nilai  basis.  Penyebabnya  adalah  pada beberapa  kasus,  nilai  basis  yang  salah  akan  mengakibatkan nilai hash yang  dihasilkan  sama  dengan  nilai hash lain  yang mempunyai kata berbeda [7].
Sebuah  penelitian  yang  bertujuan  mengurangi  bias  pada sistem penilaian jawaban uraian menggunakan metode cosine similarity dengan  pembobotan term  frequency-inverse document  frequency (TF-IDF)  dan  pencocokan  kata  dengan menambahkan  regresi  linier  telah  dilakukan  [8].  Sistem penilaian lebih sering memberikan keluaran dengan nilai lebih tinggi  daripada  penilaian  secara  manual  oleh  dosen,  yang artinya  nilai  tersebut  mengalami  bias.  Oleh  karena  itu, digunakan  regresi  linier  untuk  mengurangi  bias  agar  nilai jawaban  uraian  yang  dihasilkan  sistem  tidak  cenderung  lebih maupun kurang dari nilai manual yang diberikan dosen. Pada proses regresi linier, nilai sistem mengacu pada kunci jawaban yang  telah  dibuat,  yang  disesuaikan  dengan  penilaian  dosen, sehingga  diharapkan  dosen  memberikan  penilaian  secara objektif [8].
Telah dilakukan juga penelitian yang menerapkan metode synonym recognition untuk mendeteksi kata yang mengandung sinonim dan cosine  similarity untuk  mencari  nilai  kemiripan. Proses  pembobotan  teks  setiap  dokumen  yang  dibandingkan menggunakan term  frequency (TF)  dan  pengujian  akurasi menggunakan root mean  squared  error (RMSE).  Terdapat beberapa  tahapan  dalam  pengujian  RMSE,  yaitu 20, 50,  100, dan  116  data.  Nilai  RMSE  tertinggi  yang  diperoleh  pada jawaban nomor 1 adalah pada jumlah siswa 20, yaitu 2,07, dan yang terendah pada jumlah siswa 50, yaitu 6,16. Pada jawaban nomor 2, RMSE tertinggi diperoleh pada jumlah mahasiswa 50, yaitu 8,94, dan terendah pada jumlah siswa 20, yaitu 8,00. Hasil pengujian  akurasi  mempunyai  nilai error yang  cukup  tinggi karena  kata  pada  jawaban  siswa  termasuk  dalam  kamus
stopword , sehingga kata tersebut hilang pada proses filtering . Maka,  dalam  penelitian  selanjutnya,  diharapkan  nilai kemiripan antara dua buah teks dapat ditingkatkan [9].
Penelitian-penelitian  sebelumnya  sudah  banyak  yang membahas  tentang  deteksi  kemiripan  teks  dengan  banyak metode yang digunakan untuk pembobotan suatu teks, seperti Rabin-Karp, winnowing, Smith-Waterman  dan  Manber,  serta TF  [10]-[12] . Kemudian,  algoritma  yang  digunakan  untuk mencari  nilai  kemiripan,  antara  lain  Jaccard, dice  similarity , neural network , dan cosine similarity , dinilai memiliki tingkat kemiripan lebih baik [13]. Referensi [14] mengkaji penggunaan kolaborasi  metode cosine  similarity dengan  algoritma pembobotan yang lain, seperti artificial neural network (ANN) dan support  vector  machine (SVM),  tetapi  belum  dengan kombinasi metode winnowing .
Tujuan  utama  dari  penelitian  ini  adalah  mendeteksi  dini kemiripan  judul  dan  abstrak  pada  tugas  akhir  mahasiswa dengan berfokus pada kata yang mengandung sinonim. Metode yang  digunakan  untuk  menghitung  tingkat  kemiripan antardokumen  adalah cosine  similarity .  Dalam  metode similarity , biasanya proses pembobotan dilakukan menggunakan TF-IDF untuk mengetahui nilai bobot dari setiap dokumen.  Akan tetapi, dalam penelitian ini pembobotan nilai dari setiap dokumen menggunakan algoritma winnowing , yaitu pembobotan berbasis fingerprint . Algoritma ini dikombinasikan  dengan  metode synonym  recognition yang digunakan  untuk  mendeteksi  kata-kata  pada  dokumen  yang dibandingkan  dengan  kamus  sinonim.  Dengan  kombinasi sinonym recognition , diharapkan tugas akhir dengan parafrasa yang berbasis sinonim dapat dideteksi. Kinerja  setiap metode yang dikombinasikan diukur menggunakan parameter akurasi, sedangkan RMSE digunakan untuk mengetahui nilai error dari nilai  yang  direkomendasikan  oleh  sistem  terhadap  nilai  yang sebenarnya [15].

## II. METODOLOGI
Pada  tahap  ini,  dijelaskan  pengaruh  algoritma synonym recognition yang dikombinasikan dengan algoritma winnowing dan cosine  similarity untuk  mendeteksi  kemiripan  judul  dan abstrak tugas akhir yang berfokus pada kata yang mengandung sinonim.
Pengumpulan data tugas akhir Dataset Tokenizing Filtering Data terstruktur Synonym Recognition Synonym correction
Winnowing Nilai hash ( fingerprint )
Nilai akurasi metode dalam sistem Stemming Prapemrosesan Kinerja sistem Pengumpulan Data Algoritma yang Diusulkan Pengujian Cosine Similarity Nilai kesamaan RMSE Akurasi Gambar  1. Tahapan penelitian.
Gambar  1  mengilustrasikan  tahapan-tahapan  dalam penelitian,  dari  proses  awal,  yaitu  pengumpulan  data, pengolahan data awal, implementasi algoritma, yaitu synonym recognition untuk deteksi teks yang mengandung sinonim dan algoritma winnowing untuk  pembobotan  suatu  teks  pada dokumen ( fingerprint ), hingga proses akhir yang memperoleh persentase  hasil  nilai  kemiripan  dari  dokumen  yang dibandingkan  dan  nilai  akurasi  sistem  yang  menggunakan metode winnowing , synonym recognition , dan cosine similarity . Untuk mengetahui pengaruh synonym recognition pada sistem dengan  kombinasi  pembobotan winnowing dan cosine similarity , dilakukan pengujian akurasi dan RMSE.

## A. PENGUMPULAN DATA
Tahap  ini  adalah  langkah  awal  untuk  memulai  penelitian, yaitu cara dan tempat data penelitian diperoleh. Data diperoleh dengan  pengumpulan  data  primer,  yaitu  data  yang  diperoleh secara  langsung  pada  tempat  studi  kasus,  yaitu  pada  jurusan Teknik Informatika Politeknik Negeri Cilacap.

## B. PENGOLAHAN DATA
Dataset berupa  judul  dan  abstrak  bahasa  Indonesia  tugas akhir  mahasiswa  Politeknik  Negeri  Cilacap  jurusan  Teknik Informatika  angkatan  2021  dan  2022.  Terdapat  182  laporan tugas  akhir  yang  kemudian  dibagi  menjadi  tiga  bagian berdasarkan  tema  tugas  akhir,  yaitu augmented  reality (AR) sebanyak  42,  sistem  pendukung  keputusan  sebanyak  63,  dan sistem informasi berbasis e-commerce sebanyak 77. Rata-rata panjang  judul  antara  12  sampai  15  kata per  judul,  sedangkan panjang abstrak rata-rata 350 sampai 500 kata per abstrak.
Pada  proses  ini  data  yang  harus  diunggah  dipersiapkan, yaitu dokumen teks judul dan abstrak tugas akhir, agar dapat diproses  pada  metode  pengukuran  kemiripan  teks.  Data diperoleh  dari  sistem  informasi  tugas  akhir  jurusan  Teknik Informatika  Politeknik  Negeri  Cilacap.  Data  yang  diperoleh masih dalam laporan tugas akhir penuh, yang kemudian dipisah setiap  judul  dan  abstraknya,  lalu  disimpan  dalam  dokumen yang berbeda. Contoh data masukan berupa data laporan tugas
akhir yang dipisahkan antara judul dan abstrak yang disimpan berupa file PDF.
Tabel  I  memperlihatkan  contoh  masing-masing  dokumen dengan  judul  dan  abstrak  yang  dijadikan dataset untuk pengujian  model.  Dokumen  dari  masing-masing  judul  dan abstrak  tersebut  akan  dibandingkan  dan  dicari  kata  yang mengandung sinonim, kemudian dibuat pembobotan teks yang akan  menghasilkan fingerprint .  Kemudian, fingerprint dari setiap dokumen tersebut dihitung nilai kemiripannya .

## C. PRAPEMROSESAN
Prapemrosesan adalah tahap awal proses penambangan teks ( text  mining ).  Prapemrosesan  berfungsi  mengubah  data  teks yang belum terstruktur menjadi data teks terstruktur [16], [17]. Pada  prapemrosesan  ini,  dilakukan  langkah-langkah  untuk menghapus  bagian-bagian  teks  yang  tidak  diperlukan  pada sebuah  dokumen  karena  akan  menjadi noise pada  proses selanjutnya.  Prapemrosesan  dibagi  menjadi  tiga  tahap,  yaitu tokenizing , filtering , dan stemming [18], [19]. Tokenizing adalah  proses  untuk  memisahkan  setiap  kata pada suatu dokumen yang disebuat sebagai token [20]. Proses ini  juga  mengubah  semua  huruf  besar  menjadi  huruf  kecil. Selain itu, tokenizing juga menghapus semua tanda baca, angka, dan simbol-simbol karena tidak memiliki nilai unik sebab tidak berkaitan dengan string yang akan diproses.
Fungsi filtering adalah  untuk  membuang  kata-kata  yang tidak  mempunyai  makna.  Kata-kata  yang  tidak  mempunyai makna biasa disebut stopword . Beberapa contoh kata stopword adalah  “juga,”  “dan,”  “untuk,”  serta  “adalah”  [21].  Proses penghapusan stopword ini sangat diperlukan karena jika kata- kata penghubung pada suatu kalimat sering muncul, persentase kemiripan  teks  akan  sangat  tinggi  dan  akan  mengganggu akurasi metode kemiripan teks [22] . Stemming berfungsi  menghilangkan  imbuhan  pada  suatu kata  pada  dokumen  teks,  sehingga  kata  yang  diambil  adalah kata  dasar.  Hal  ini  dilakukan  untuk  mempermudah  proses selanjutnya . Beberapa contoh kata imbuhan adalah “mem-,” “- kan,”  “ber-,”  “-pun,”  dan  “me-an”  [23].  Kata  dasar  yang
T ABEL I C ONTOH D ATA M ASUKAN Judul Abstrak Aplikasi Media Pembelajaran Pengenalan Aksara Jawa Menggunakan
Augmented Reality di Smartphone
Android (Studi Kasus SDN 07 Adipala)
Teknologi mengalami kemajuan yang pesat dan mempengaruhi dunia pendidikan juga berbagai inovasi telah dilakukan untuk menunjang kegiatan belajar mengajar. Proses belajar mengajar bahasa Jawa yang dilakukan guru saat ini masih menggunakan cara ceramah juga membosankan inovasi teknologi yang dapat digunakan dan dapat membantu siswa untuk belajar bahasa Jawa salah satunya adalah Augmented Reality ( AR ). Penelitian ini memiliki rumusan masalah yaitu bagaimana merancang dan membuat aplikasi Augmented Reality ( AR ). Pembelajaran pengenalan aksara Jawa di smartphone Android Penulis menggunakan metode literature dan observasi lapangan sebagai metode pengumpulan data dan sebagai metode pengembangan sistem penulis menggunakan MDLC ( Multimedia Development Life Cycle ). Kata kunci: Augmented Reality , MDLC , Smartphone Android , Aksara Jawa, Teknologi, Pendidikan, Belajar Mengajar
Aplikasi Pembelajaran
Pengenalan Rangka Manusia
Menggunakan Augmented Reality ( AR ). Berbasis Smartphone Android (Studi Kasus: SD Negeri Jepara Kulon 01, Binangun)
Pemahaman belajar siswa dapat meningkat dengan tersedianya media belajar yang menarik. Media belajar yang menarik dapat memudahkan pengajar dalam menyampaikan materi. Penelitian ini diambil dari studi lapangan dengan guru dan juga siswa sekolah dasar di SDN Jepara Kulon 01, Binangun. Kurangnya alat peraga rangka manusia dan metode pembelajaran di SDN Jepara Kulon 01, Kecamatan Binangun yang kurang menarik karena hanya tersedianya gambar rangka manusia 2D membuat siswa merasa bosan, sehingga dapat menjadi salah satu penyebab kurangnya pemahaman siswa terhadap materi yang diajarkan. Penelitian ini dilakukan dengan menerapkan teknologi Augmented Reality (AR) yang diimplementasikan dalam bentuk aplikasi berbasis android. Teknologi Augmented Reality (AR) merupakan perpaduan antara 2D, 3D, dan dunia nyata yang digabung dalam satu objek dengan satu teknologi yang dapat digunakan sebagai media pembelajaran di bidang multimedia. Aplikasi ini dikembangkan menggunakan metode Multimedia Development Life Cycle ( MDLC ). Hasil kuisioner menunjukan aplikasi ini dapat membantu guru dan siswa dalam mengenalkan serta memahami bagian - bagian rangka manusia dan juga menarik minat belajar dibanding menggunakan buku dengan persentase yang didapat 28% menyatakan setuju dan 72% menyatakan sangat setuju dengan aplikasi ini. Kata Kunci: android, Augmented Reality (AR) , media pembelajaran, rangka manusia
diperoleh dijadikan sebagai token-token pada setiap dokumen teks  agar  lebih  cepat  dan  tepat  dalam  pencocokan  sintaksis. Sebagai  contoh,  pada  dokumen  1  terdapat  kata  “belajar”  dan pada  dokumen 2 terdapat kata “mengajar”. Setelah  dilakukan proses stemming , kata “belajar dan mengajar” berubah menjadi “ajar”  karena  “ajar”  adalah  kata  dasar  dari  “belajar”  dan “mengajar”.

## D. SYNONYM RECOGNITION
Synonym  recognition merupakan  salah  satu  metode pendeteksian kegiatan plagiat teks dengan pendekatan sinonim [7]. Wordnet merupakan  suatu  basis  data  leksikal  untuk digunakan  di  bawah  kendali  suatu  program  [24].  Basis  data tersebut  berisi  berbagai  jenis  kosakata  yang  diatur  sesuai dengan sinonimnya menurut sebuah konsep leksikal. Satu kata mempunyai  dua  bahkan  lebih  makna  kata  yang  sama  yang disebut sinonim.  Pada proses synonym recognition , dibutuhkan daftar  kata  yang  mempunyai  makna  sinonim.  Daftar  kata  ini diperoleh dari website Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI) daring dan kamusbesar.com [15].
Gambar  2  menjelaskan  tahapan-tahapan  pada  metode synonym recognition , dari masukan hingga keluaran. Teks hasil prapemrosesan  masuk  ke  tahap synonym  recognition dengan tujuan  untuk  mendeteksi  suatu  kegiatan  plagiat  pada  suatu dokumen  teks.  Tahap  ini  membandingkan  dokumen  satu dengan dokumen yang lain dengan cara mendeteksi kata-kata yang  mengandung  sinonim.  Proses synonym  recognition membandingkan  kata  yang  terdapat  dalam  dokumen  dengan tesaurus yang terdapat dalam basis data.
Algoritma winnowing saja  tidak  dapat  mendeteksi  plagiat suatu dokumen jika kata dalam dokumen tersebut  mengalami perubahan  kata,  tetapi  memiliki  arti  yang  sama.  Maka, dibutuhkan  algoritma synonym  recognition untuk  mengatasi masalah perubahan kata tersebut. Proses synonym recognition mengubah  semua  kata  yang  didiagnosis  sebagai  sinonim dari suatu kata yang terdapat dalam kamus sinonim yang dianggap sebagai kata utama [25].

## E. WINNOWING
Pada  proses winnowing ,  data  diolah  dari  bentuk string menjadi  data  numerik.  Pada  proses  tersebut,  pengguna  harus memasukkan nilai parameter, yaitu k - gram , hash , dan window . Untuk  menentukan  nilai k - gram , hash ,  dan window ,  harus
dilakukan  pengujian  parameter  dengan  data  sampel tersebut agar diperoleh nilai kemiripan yang baik.
Masukan dari algoritma winnowing adalah teks kata dasar dari hasil prapemrosesan data. Kemudian, dihasilkan keluaran berupa  kumpulan  nilai hash .  Nilai hash adalah  suatu  nilai numerik yang dibentuk dari perhitungan tabel ASCII dari setiap karakter.  Nilai hash juga  dapat  disebut  sebagai fingerprint , yang  digunakan  sebagai  indikator  untuk  membandingkan kemiripan antardokumen teks [26].
Sebelum  memulai  proses winnowing , dilakukan  proses synonym  recognition ,  yaitu  pengolahan  kata  dasar  hasil prapemrosesan  yang  dibandingkan  dengan  kamus  sinonim . Selanjutnya, data masuk pada proses k-gram , yang digunakan untuk mendapatkan kumpulan string yang baru dari kumpulan string yang  lama,  dengan  nilai k - gram yang  ditentukan  oleh pengguna. Kumpulan string dikelompokkan menjadi kumpulan string yang  baru,  yang  merupakan  penggabungan string awal, dengan panjang string yang digabungkan adalah k . Kemudian,  dilakukan  proses rolling  hash , yang  berfungsi untuk  menghasilkan  nilai hash dari  setiap gram yang  telah dibentuk. Pengubahan serangkaian karakter menjadi suatu nilai atau  kode  yang  kemudian  menjadi  tanda  dari  rangkaian karakter  tersebut  disebut hashing dan  nilai  yang  dihasilkan dapat  disebut  sebagai  nilai hash .  Nilai hash yang  diperoleh sudah  berupa  data  numerik.  Proses  ini  dapat  dilakukan menggunakan rumus sebagai berikut.
𝐻(𝑐 1 . . 𝑐 𝑙 ) = 𝑐 1 . 𝑏 (𝑙−1) +   𝑐 2 . 𝑏 (𝑙−2) + . . + 𝑐 (𝑙−1) . 𝑏 + 𝑐 1 (1)
dengan c merupakan  nilai  ASCII  pada  setiap  karakter, l merupakan panjang string , dan b adalah nilai basis hash yang ditentukan  oleh  pengguna.  Dari  proses  tersebut,  akan didapatkan nilai hash dari setiap gram.
Langkah selanjutnya adalah membentuk window pada hasil nilai hash dari  setiap gram sebelumnya.  Besar window juga ditentukan  oleh  pengguna.  Proses window dilakukan  dengan menentukan  nilai hash dari  setiap window untuk  dijadikan fingerprint dokumen  dan  jika  terdapat  nilai hash yang  sama, akan  dipilih  nilai hash yang  paling  kanan. Kemudian,  proses terakhir  dari  algoritma winnowing adalah  menentukan  nilai hash terkecil  dari  setiap window untuk  dijadikan fingerprint pada suatu dokumen.

## F. COSINE SIMILARITY
Cosine similarity merupakan salah satu metode yang dapat digunakan  untuk  menghitung  tingkat  kemiripan    teks  pada suatu  kalimat  atau  dokumen. Cosine  similarity mempunyai nilai akurasi yang tinggi untuk menentukan tingkat kemiripan karena  tidak  berpengaruh  pada  panjangnya  suatu  kata  atau kalimat  pada  suatu  dokumen  yang  dibandingkan  [27],  [28]. Cosine similarity dihitung dengan rumus sebagai berikut.
𝑠𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦(𝑋, 𝑌) = (𝑋∩𝑌) |𝑋|0,5.|𝑌|0,5 (2)
dengan X ∩ Y merupakan  jumlah  kata  yang  terdapat  pada dokumen X dan  yang  terdapat  pada  dokumen Y ,  | X |  adalah jumlah  kata  yang  terdapat  pada  dokumen X ,  dan  | Y |  adalah jumlah kata yang terdapat pada dokumen Y .

## G. AKURASI
Akurasi  digunakan  untuk  memberikan  penilaian  hasil prediksi  yang  sama  dengan  data  aktual.  Makin  tinggi  nilai akurasi,  makin  akurat  atau  bagus  kinerja  metode  yang digunakan.  Fungsi  akurasi  adalah  untuk  mengetahui  tingkat
Mulai
Daftar data sinonim pada Wordnet Teks hasil prapemrosesan Membandingkan data
Wordnet dengan teks hasil prapemrosesan Teks hasil prapemrosesan sama dengan data pada Wordnet?
Ganti seluruh teks sesuai data Wordnet Kembalikan teks Selesai Ya Tidak Gambar  2. Proses synonym recognition .
ketepatan  rekomendasi  metode  yang  digunakan  pada  suatu sistem. Rumus akurasi dituliskan sebagai berikut [29]-[31].
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁 (3)
dengan TN adalah jumlah data negatif yang terdeteksi dengan benar  ( true  negative ), FP adalah  data  negatif  yang  terdeteksi sebagai data positif ( false positive ), TP adalah data positif yang terdeteksi benar ( true positive ), dan FN adalah data positif yang terdeteksi sebagai data negatif ( false negative ).

## H. ROOT MEAN SQUARE ERROR (RMSE)
RMSE  digunakan  untuk  mengetahui  kinerja  sistem  yang dibuat.  RMSE  adalah  akar  kuadrat  dari  rata-rata  perbedaan kuadrat  antara  prediksi  dan  observasi  aktual  [32].  Makin banyak nilai kemiripan antara sistem dan perhitungan manual, makin tepat metode yang digunakan dalam sistem.
𝑅𝑀𝑆𝐸 = √ 1 𝑛 ∑ (𝑦 𝑗 − ŷ 𝑗 ) 2 𝑛 𝑗=1 . (4)

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambar  3  menjelaskan  proses  algoritma-algoritma  yang digunakan  dalam  deteksi  kemiripan  teks  dalam  judul  dan abstrak  pada  suatu  tugas  akhir  yang berfokus  pada  teks  yang mengandung sinonim.
Untuk  memperoleh  hasil  yang  maksimal  dalam  deteksi kemiripan pada  judul  dan  abstrak  dalam  proses  pembobotan menggunakan  metode winnowing ,  perlu  dilakukan  pengujian nilai  parameter k-gram , rolling hash ,  dan window .  Pengujian parameter  dilakukan  menggunakan  contoh  dua  judul  dan abstrak  sistem  pendukung  keputusan  dengan  nilai-nilai parameter seperti pada Tabel II.
Tabel II menyajikan hasil pengujian parameter winnowing . Masing-masing  parameter  diuji  dengan  nilai  yang  berbeda menggunakan dataset dua judul dan abstrak tugas akhir dengan
tema  sistem  pendukung  keputusan.  Hasil  parameter  terbaik dalam  pembobotan  teks  diperoleh  dengan  nilai k-gram =  2, hash =  5,  dan window =  7,  dengan  rata-rata  nilai  kemiripan judul  sebesar  55,84%  dan  kemiripan  abstrak  sebesar  59,42%. Maka,  untuk  menganalisis  pengaruh  algoritma synonym recognition terhadap  judul  dan  abstrak  tugas  akhir  dalam pembobotan  teks  pada  algoritma winnowing ,  pada  penelitian ini  digunakan  parameter  tersebut , yang  akan  dikombinasikan dengan metode cosine similarity untuk menentukan kemiripan antardokumen.
Proses  awal  dilakukan  dengan  membandingkan  dua dokumen  teks,  yang  setiap  dokumen  akan  masuk  dalam prapemrosesan.  Contoh  hasil  prapemrosesan  pada  judul  1 adalah  “aplikasi  media  belajar  kenal  aksara  Jawa Augmented Reality  smartphone  android studi  kasus  SDN  Adipala”,  dan hasil  prapemrosesan  judul  2  adalah  “Aplikasi  belajar  kenal rangka manusia Augmented Reality basis smartphone android studi kasus SD Negeri Jepara Kulon Binangun”.
Setelah prapemrosesan selesai, langkah selanjutnya adalah proses  deteksi  kata  yang  mengandung  sinonim.  Metode synonym  recognition ini  dapat  menambah,  menghapus,  dan mengubah  kata-kata  sinonim  yang  terdapat  pada  basis  data kamus  sinonim. String pada  judul  atau  abstrak  dibandingkan
Mulai Dokumen 1 Dokumen 2 Case Folding Filtering Stemming Tokenizing Prapemrosesan Uji Prapemrosesan Sinonym Recognition Term weighting dengan winnowing Fingerprint tiap dokumen Dokumen 1 Ո Dokumen 2 Cosine Similarity Selesai Rolling Hash Window K-gram Gambar  3. Diagram alir sistem deteksi kemiripan judul dan abstrak.
T ABEL II
P ENGUJIAN P ARAMETER K-gram Hash Window Kemiripan Judul (%) Kemiripan Abstrak (%) 5 7 2 24,50 26,21 7 2 5 18,81 19,37 2 5 7 55,84 59,42 2 7 5 51,74 57,33 7 5 2 19,44 20,50 5 2 7 25,55 27,67
atau  dicocokkan  dengan  kamus  sinonim.  Kamus  sinonim merupakan  kumpulan  kata  berbasis  sinonim  dalam  bahasa Indonesia. Kamus sinonim berfokus pada tiga tema besar, yaitu tentang AR, sistem informasi berbasis e-commerce , dan sistem pendukung  keputusan.  Jika  terdapat  kata  judul  dan  abstrak yang sama dengan kamus sinonim, string yang terdapat pada judul atau abstrak akan diganti dengan string seperti yang ada pada kamus sinonim. Sebagai contoh, judul 1 setelah melalui prapemrosesan  dan synonym  recognition menjadi  “Aplikasi media  belajar  kenal  aksara Jawa  Augmented  Reality smartphone  android studi  kasus  SDN  Adipala”  dan  judul  2 menjadi  “aplikasi  tatar  kenal  rangka  manusia Augmented Reality basis smartphone android studi kasus SD Negeri Jepara Kulon Binangun”. Terdapat satu string judul dokumen 1 dan 2 yang teridentifikasi memiliki kata yang mengandung sinonim yang terdapat pada kamus  basis data  sinonim, yaitu “belajar” menjadi “tatar”.
Setelah synonym  recognition ,  proses  selanjutnnya  adalah pembobotan  teks  dari  setiap  dokumen  yang  dibandingkan. Proses  pembobotan  menggunakan  metode winnowing dilakukan  dengan  mencari  nilai fingerprint setiap  dokumen. Proses awal pembobotan adalah  memasukkan nilai parameter k-gram , rolling hash , dan window.
Contoh hasil proses winnowing dengan memasukkan nilai k-gram 2 pada judul 1 adalah “ap, pl, li, ik, ka, as, si, it, ta, at, ta, ar, rk, ke, en, na, al, lr, ra, an, ng, gk, ka, am, ma, an, nu, us, si, ia, aa, au, ug, gm, me, en, nt, te, ed, dr, re, ea, al, li, it, ty, yb, ba, as, si, is, ss, sm, ma, ar, rt, tp, ph , ho, on, ne, ea, an, nd, dr, ro, oi, id, ds, st, tu, ud, di, ik, ka, as, su, us, ss, sd, dn, ne, eg, ge, er, rj, je, ep, pa, ar, ra, ak, ku , ul, lo, on, nb, bi, in, na, an, ng, gu,  un”.  Proses  kedua  dalam winnowing adalah rolling  hash . Sebagai  contoh,  nilai hash yang  dimasukkan  adalah  5,  maka hasil  dari  judul  1 pada string pertama  “ap”, string “a” dalam tabel  ASCII  memiliki  nilai  97,  dan  “p”  memiliki  nilai  112, sehingga perhitungan dalam rumus rolling hash adalah (97×5 (2- 1) )+  (112×5 (1-1) )  =  485+112  =  597.  Maka,  hasil rolling  hash keseluruhan pada judul 1 adalah [ap : 597, pl : 668, li : 645, ik : 632, ka : 632, as : 600, si : 680, it : 641, ta : 677, at : 601, ta : 677, ar : 599, rk : 677, ke : 636, en : 615, na : 647, al : 593, lr : 654, ra : 667, an : 595, ng : 653, gk : 622, ka : 632, am : 594, ma : 642, an : 595, nu : 667, us : 700, si : 680, ia : 622, aa : 582, au : 602, ug : 688, gm : 624, me : 646, en : 615, nt : 666, te : 681, ed : 605, dr : 614, re : 671, ea : 602, al : 593, li : 645, it : 641, ty : 701, yb : 703, ba : 587, as : 600, si : 680, is : 640, ss : 690, sm : 684, ma : 642, ar : 599, rt : 686, tp : 692, ph : 664, ho : 631, on : 665, ne : 651, ea : 602, an : 595, nd : 650, dr : 614, ro : 681, oi : 660, id : 625, ds : 615, st : 691, tu : 697, ud : 685, di : 605, ik : 632, ka : 632, as : 600, su : 692, us : 700, ss : 690, sd : 675, dn : 610, ne : 651, eg : 608, ge : 616, er : 619, rj : 676, je : 631, ep : 617, pa : 657, ar : 599, ra : 667, ak : 592, ku : 652, ul : 693, lo : 651, on : 665, nb : 648, bi : 595, in : 635, na : 647, an : 595, ng : 653, gu : 632, un : 695].
Langkah  ketiga  dalam winnowing adalah window .  Proses window sama  seperti k-gram ,  tetapi  data  yang  diolah  sudah dalam  bentuk  angka  dari  proses rolling  hash sebelumnya. Sebagai contoh, nilai masukan window adalah 5, sehingga hasil dari judul 1 yaitu {597, 668, 645, 632, 632, 600, 680}, {668, 645, 632, 632, 600, 680, 641}, {645, 632, 632, 600, 680, 641, 677}, {632, 632, 600, 680, 641, 677, 601}, {632, 600, 680, 641, 677, 601, 677}, {600, 680, 641, 677, 601, 677, 599}, {680, 641, 677, 601, 677, 599, 677}, {641, 677, 601, 677, 599, 677, 636}, {677, 601, 677, 599, 677, 636, 615} … {595, 635, 647, 595, 653, 632, 695}.
Langkah  terakhir  dari  proses winnowing adalah  mencari nilai  minimal  dari  setiap window .  Jika  terdapat  nilai  minimal yang  sama  dari  setiap window ,  hanya  satu  nilai  saja  yang diambil, yaitu nilai yang paling kanan. Hal ini dilakukan untuk menghindari  kelebihan  ( redundancy ),  sehingga  memengaruhi akurasi  dan  mengurangi  waktu  proses.  Nilai  minimal  dari setiap window disebut fingerprint . Hasil nilai fingerprint pada judul 1 setelah proses winnowing selesai adalah [597, 600, 599, 593, 594, 582, 602, 605, 587, 595, 614, 615, 608, 592].
Setelah  diperoleh  nilai fingerprint dari  setiap  dokumen, proses  selanjutnya  adalah  mencari  nilai  kemiripan  dokumen teks yang dibandingkan menggunakan metode cosine similarity . Proses ini dilakukan dengan membagi jumlah fingerprint yang sama  dari  dokumen  yang  dibandingkan  dengan  hasil penjumlahan  akar  kuadrat fingerprint dari  setiap  dokumen yang dibandingkan.
Proses  menggunakan synonym  recognition dan  tanpa synonym  recognition yang  dikombinasikan  dengan  metode pembobotan menggunakan winnowing serta metode pencarian kemiripan  menggunakan cosine  similarity memberikan  hasil sebagai berikut. Pada tema sistem pendukung keputusan, nilai rata-rata  selisih  kemiripan  judul  pada  tahun  2021  dan  2022 adalah 6,8%, pada tema sistem informasi berbasis e-commerce sebesar 1,11%, dan  pada  tema AR sebesar 6,07%. Sementara itu,  nilai  rata-rata  selisih  kemiripan  abstrak pada  tema  sistem pedukung  keputusan  sebesar  1,41%,  pada  tema  sistem informasi berbasis e-commerce sebesar 2,75%, dan pada tema AR sebesar 0,52%. Nilai rata-rata kemiripan dari semua tema pada  judul  dan  abstrak  yang  dibandingkan  dengan menggunakan synonym  recognition dikombinasikan  dengan metode  pembobotan  menggunakan winnowing dan  metode pencarian  kemiripan  menggunakan cosine  similarity adalah 59,32%  dan  55,19%,    sedangkan  nilai  rata-rata  semua  tema pada  judul  dan  abstrak  tanpa synonym  recognition yang dikombinasikan  dengan  metode  pembobotan  menggunakan winnowing dan  metode  pencarian  kemiripan  menggunakan cosine similarity sebesar 54,67% dan 53,63%.
Gambar 4 menunjukkan nilai rata-rata kemiripan judul dan abstrak akibat pengaruh penggunaan synonym recognition dan tanpa synonym  recognition pada  tahun  2021  dan  2022.  Dari gambar tersebut, terlihat bahwa pada tahun 2021 dan 2022 rata- rata nilai kemiripan meningkat sebesar 2,73%.
Sistem  deteksi  kemiripan  judul  dan  abstrak  menampilkan hasil  persentase  kemiripan  dari  setiap  judul  dan  abstrak yang dibandingkan.  Untuk  mengetahui  tingkat  keberhasilan algoritma-algoritma  pada  sistem  yang  digunakan,  dicari  nilai akurasi  dan  RMSE.  Pengaruh  penggunaan synonym recognition yang dikombinasikan dengan metode pembobotan
Gambar 4. Pengaruh synonym recognition terhadap nilai kemiripan ( similarity ).

## ID-224
menggunakan winnowing dan  metode  pencarian  kemiripan menggunakan cosine  similarity terhadap  deteksi  kemiripan judul  dan  abstrak  dibandingkan  dengan  perhitungan  manual dan  diperoleh  rata-rata  akurasi  sebesar  81,05%.  Nilai  akurasi diperoleh dari nilai TP sebesar 147,57% dibagi dengan jumlah data. Sementara itu, nilai rata-rata RMSE adalah 4,38%. Nilai ini  diperoleh  dari  data  aktual  sebesar  63,7%  dikurangi  nilai hasil  peramalan  sebesar  2,01%,  kemudian  dari  hasil  tersebut dihitung akar pangkatnya, lalu dibagi dengan jumlah data.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan, disimpulkan  bahwa  nilai  parameter k-gram yang  makin  kecil cukup  memengaruhi  nilai  tingkat  kemiripan  antardokumen, sedangkan nilai masukan untuk hash dan window tidak terlalu berpengaruh  terhadap  nilai  tingkat  kemiripan  antardokumen. Masukan nilai parameter paling tinggi dalam pembobotan teks nilai kemiripan adalah k-gram = 2, hash = 5 dan window = 7. Pengaruh synonym  recognition terhadap  pembobotan  teks mengggunakan  algoritma winnowing dan  penghitungan  nilai kemiripan menggunakan cosine similarity menunjukkan  hasil rata-rata  kenaikan  nilai  kemiripan  judul  dan  abstrak  sebesar 3,11%  dibandingkan  dengan synonym  recognition tanpa algoritma winnowing .  Kenaikan  nilai  kemiripan  judul  dan abstrak  diperoleh  dari  nilai  rata-rata  judul  dan  abstrak menggunakan  pembobotan winnowing yang  dikombinasikan dengan synonym recognition dan  menghitung nilai kemiripan menggunakan cosine  similarity ,  sebesar  57,26%,  dikurangi nilai  rata-rata  tanpa synonym  recognition, sebesar  54,15%. Penambahan metode synonym recognition yang dikombinasikan dengan pembobotan winnowing dan penghitungan  nilai  kemiripan  mengunakan cosine  similarity dapat  meningkatkan  nilai  kemiripan,  terutama  pada  teks berbasis  sinonim.  Pengujian  terhadap  pengaruh  metode synonym  recognition yang  dikombinasikan  dengan  algoritma winnowing dan cosine  similarity menghasilkan  nilai  akurasi sebesar  80,97%  dan  RMSE  26,14%.  Hasil  ini  diperoleh  dari dataset tugas akhir mahasiswa Politeknik Negeri Cilacap untuk pembuatan model karena jika digunakan dataset yang lain, ada kemungkinan didapatkan hasil yang berbeda.

## KONFLIK KEPENTINGAN
Penulis  menyatakan  bahwa  tidak  terdapat  konflik kepentingan dalam penelitian dan penyusunan makalah ini.

## KONTRIBUSI PENULIS
Konseptualisasi,  Santi  Purwaningrum  dan  Agus  Susanto; metodologi, Santi Purwaningrum dan Agus Susanto; perangkat lunak, Santi Purwaningrum; validasi, Santi Purwaningrum dan Agus Susanto; analisis formal, Santi Purwaningrum dan Agus Susanto;  analisis  formal,  Santi  Purwaningrum;  investigasi, Santi  Purwaningrum;  analisis  formal,  Santi  Purwaningrum; sumber  daya,  Santi  Purwaningrum;  kurasi  data,  Santi Purwaningrum;  penulisan—penyusunan  draf  asli,  Santi Purwaningrum; penulisan—peninjauan dan penyuntingan, Ari Kristiningsih;  visualisasi,  Santi  Purwaningrum;  pengawasan, Santi Purwaningrum.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  disampaikan  kepada  Politeknik  Negeri Cilacap yang telah memberikan dukungan dengan hibah dana untuk  penelitian  ini  serta  kepada  pihak-pihak  yang  telah membantu penyelesaian penelitian ini.

## REFERENSI
[1] M.H.P. Swari, C.A. Putra, dan I.P.S. Handika, “Plagiarism Checker pada Sistem Manajemen Data Tugas Akhir,” J. Sains, Inform. , Vol. 7, No. 2, hal. 192–201, Nov. 2021, doi: 10.34128/jsi.v7i2.338.
[2] M.H.P.  Swari dan  C.A.  Putra, “Sistem Manajemen  Data  Skripsi  (Studi Kasus:  Perpustakaan  Fakultas  Ilmu  Komputer  UPN  “Veteran”  Jawa Timur),” J. Pendidik. Teknol., Kejuru. , Vol. 17, No. 2, hal. 198–209, Jul. 2020, doi: 10.23887/jptk-undiksha.v17i2.25436.
[3] F.E.  Kurniawati  dan  W.M.  Pradnya,  “Implementasi  Algoritma Winnowing  pada  Sistem  Penilaian  Otomatis  Jawaban  Esai  pada  Ujian Online Berbasis Web,” J.  Tek.  Komput.  AMIK  BSI ,  Vol.  6,  No.  2,  hal. 169–175, Jul. 2020, doi: 10.31294/jtk.v6i2.7838.
[4] I. Ahmad, R.I. Borman, G.G. Caksana, dan J. Fakhrurozi, “Implementasi String  Matching  dengan  Algoritma  Boyer-Moore  untuk  Menentukan Tingkat Kemiripan pada Pengajuan Judul Skripsi/TA Mahasiswa (Studi Kasus: Universitas XYZ),” SINTECH (Sci., Inf. Technol. J.) , Vol. 4, No. 1, hal. 53–58, Apr. 2021, doi: 10.31598/sintechjournal.v4i1.699.
[5] N. Alamsyah dan M. Rasyidan, “Deteksi Plagiarisme Tingkat Kemiripan Judul  Skripsi  pada  Fakultas  Teknologi  Informasi  Menggunakan Algoritma Winnowing,” Technologia , Vol. 10, No. 4, hal. 197–201, Okt.- Des. 2019, doi: 10.31602/tji.v10i4.2361.
[6] M. Novak, M. Joy, dan D. Kermek, “Source-Code Similarity Detection and  Detection  Tools  Used  in  Academia:  A  Systematic  Review,” ACM Trans.  Comput.  Educ. ,  Vol.  19,  No.  3,  hal.  1-37,  Mei  2019,  doi: 10.1145/3313290.
[7] N.P.  Putra  dan  Sularno,  “Penerapan  Algoritma  Rabin-Karp  dengan Pendekatan Synonym  Recognition Sebagai Antisipasi Plagiarisme pada Penulisan Skripsi,” J. Teknol., Sist. Inf. Bisnis , Vol. 1, No. 2, hal. 130– 140, Jul. 2019, doi: 10.47233/jteksis.v1i2.52.
[8] S.  Fauziati  dkk.,  “Regresi  Linear  untuk  Mengurangi  Bias  Sistem Penilaian Uraian Singkat,” J. Nas. Tek. Elekt., Teknol. Inf. , Vol. 10, No. 3, hal. 221–228, Agu. 2021, doi: 10.22146/jnteti.v10i3.1983.
[9] I. Mufiid, S. Lestanti, dan N. Kholila, “Aplikasi Penilaian Jawaban Esai Otomatis  Menggunakan  Metode  Synonym  Recognition  dan  Cosine Similarity Berbasis Web,” J. Mnemonic: J. Tek. Inform., Vol. 4, No. 2, hal. 31–37, Sep. 2021, doi: 10.36040/mnemonic.v4i2.4067.
[10] B. Sari dan Y. Sibaroni, “Deteksi Kemiripan Dokumen Bahasa Indonesia Menggunakan  Algoritma  Smith-Waterman  dan  Algoritma  Nazief  & Andriani,” Ind. J.  Comput. ,  Vol.  4,  No.  3,  hal.  87–98,  Des.  2019,  doi: 10.21108/indojc.2019.4.3.365.
[11] M.R. Parvez, W. Hu, dan T. Chen, “Comparison of the Smith-Waterman and  Needleman-Wunsch  Algorithms  for  Online  Similarity  Analysis  of Industrial Alarm Floods,” 2020 IEEE Elect. Power, Energy Conf. (EPEC) , 2020, hal. 1-6, doi: 10.1109/EPEC48502.2020.9320080.
[12] V.  Kumar,  C.  Bhatt,  dan  V.  Namdeo,  “A  Framework  for  Document Plagiarism  Detection  Using  Rabin  Karp  Method,” Int.  J.  Innov.  Res. Technol., Manage. , Vol. 5, No. 4, hal. 17–30, Agu. 2021.
[13] T.  Wahyuningsih,  Henderi,  dan  Winarno,  “Text  Mining  an  Automatic Short Answer Grading (ASAG), Comparison of Three Methods of Cosine Similarity, Jaccard Similarity and Dice’s Coefficient,” J. Appl. Data Sci. , Vol. 2, No. 2, hal. 45–54, Mei 2021, doi: 10.47738/jads.v2i2.31.
[14] L.  Meilina,  I.N.S.  Kumara,  dan  N.  Setiawan,  “Literature  Review Klasifikasi Data Menggunakan Metode Cosine Similarity dan Artificial Neural Network,” Maj. Ilm. Teknol. Elekt. , Vol. 20, No. 2, hal. 307-314, Jul.-Des. 2021, doi: 10.24843/mite.2021.v20i02.p15.
[15] M.N.  Cholis,  E.  Yudaningtyas,  dan  M.  Aswin,  “Pengaruh  Penggunaan Synonym  Recognition  dan  Spelling  Correction  pada  Hasil  Aplikasi Penilaian  Esai  dengan  Metode  Longest  Common  Subsequence  dan Cosine Similarity,” InfoTekJar (J. Nas. Inform., Teknol. Jar.) , Vol. 3, No. 2, hal. 242–246, 2019, doi: 10.30743/infotekjar.v3i2.1061.
[16] Sunardi, A. Yudhana, dan I.A. Mukaromah, “Indonesia Words Detection Using Fingerprint Winnowing Algorithm,” J. Inform. , Vol. 13, No. 1, hal. 7-15, Jan. 2019, doi: 10.26555/jifo.v13i1.a8452.
[17] M.R. Faisal, D. Kartini, A.R. Arrahimi, dan T.H. Saragih, Belajar Data Science:  Text  Mining  Untuk  Pemula  I ,  Banjarbaru,  Indonesia:  Scripta Cendekia, 2023.
[18] H.A.  Rouf,  A.  Wijayanto,  dan  A.  Aziz,  “Deteksi  Plagiarisme  Skripsi Mahasiswa  dengan  Metode  Single-link  Clustering  dan  Jaro-Winkler Distance,” J. Pilar  Teknol. ,  Vol.  5,  No.  1,  hal.  26–31,  Mar.  2020,  doi: 10.33319/piltek.v5i1.50.
[19] C.D. Manning, P. Raghavan, dan H. Schütze, Introduction to Information Retrieval , Cambridge, Inggris: Cambridge University Press, 2008.
[20] S.P. Gunawan, L. Dwika, dan A.R. Chrismanto, “Analisis Fitur Stilometri dan Strategi Segmentasi pada Sistem Deteksi Plagiasi Intrinsik Teks,” J. RESTI  (Rekayasa  Sist.,  Teknol.  Inf.) ,  Vol.  4,  No.  5,  hal.  988-997,  Okt. 2020, doi: 10.29207/resti.v4i5.2486.
[21] N.C. Haryanto, L.D. Krisnawati, dan A.R. Chrismanto, “Temu Kembali Dokumen Sumber Rujukan dalam Sistem Daur Ulang Teks,” J. Teknol.,
Sist.  Komput. ,  Vol.  8,  No.  2.  hal.  140–149,  Apr.  2020.  doi: 10.14710/jtsiskom.8.2.2020.140-149.
[22] I.M.S.  Putra,  P.  Jhonarendra,  dan  N.K.D.  Rusjayanthi,  “Deteksi Kesamaan  Teks  Jawaban  pada  Sistem  Test  Essay  Online  dengan Pendekatan Neural Network,” J. RESTI (Rekayasa Sist., Teknol. Inf.) , Vol. 5, No. 6, hal. 1070–1082, Des. 2021, doi: 10.29207/resti.v5i6.3544.
[23] N.L.W.S.R. Ginantra dan N.W. Wardani, “Implementasi Metoda Naïve Bayes dan Vector Space Model dalam Deteksi Kesamaan Artikel Jurnal Berbahasa Indonesia,” J. Infomedia , Vol. 4, No. 2, hal. 94–100, Des. 2019, doi: 10.30811/jim.v4i2.1530.
[24] R.P.  Nuristiqomah  dan  Y.  Anistyasari,  “Pengembangan  Kamus  Istilah Basis Data Berbasis Website Menggunakan Algoritma Cosine Similarity untuk Meningkatkan Hasil Belajar Siswa,” J. IT-EDU , Vol. 5, No. 2, hal. 621–630, 2021.
[25] R.  Nishiyama,  “Adaptive  Use  of  Semantic  Representations  and Phonological Representations in Verbal Memory Maintenance,” J. Mem. Lang. , Vol. 111, hal. 1-11, Apr. 2020, doi: 10.1016/j.jml.2019.104084.
[26] S. Inturi dan S. Dusa, “Assessment of Descriptive Answers in Moodle- Based E-Learning Using Winnowing Algorithm,” J. Contemp. Issues Bus. Gov. , Vol. 27, No. 3, hal. 2759–2769, 2021, doi: 10.47750/cibg.2021.27.03.331.
[27] E.  Siswanto  dan  Y.C.  Giap,  “Implementasi  Algoritma  Rabin-Karp  dan Cosine  Similarity  untuk  Pendeteksi  Plagiarisme  Pada  Dokumen,” J. ALGOR , Vol. 1, No. 2, hal. 16–22, Mei 2020.
[28] Y.  Nurdiansyah,  A.  Andrianto,  dan  L.  Kamshal,  “New  Book Classification Based on Dewey Decimal Classification (DDC) Law Using TF-IDF and Cosine Similarity Method,” J. Phys. Conf. Ser. , Vol. 1211, hal. 1-9, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1211/1/012044.
[29] R.N.  Harahap  dan  K.  Muslim,  “Peningkatan  Akurasi  pada  Prediksi Kepribadian Mbti Pengguna Twitter Menggunakan Augmentasi Data,” J. Teknol. Inf., Ilmu Komput. , Vol. 7, No. 4, hal. 815-822, Agu. 2020, doi: 10.25126/jtiik.2020743622.
[30] J.  Xu,  Y.  Zhang,  dan  D.  Miao,  “Three-Way  Confusion  Matrix  for Classification:  A  Measure  Driven  View,” Inf. Sci.  (Ny). ,  Vol.  507, hal. 772–794, Jan. 2020, doi: 10.1016/j.ins.2019.06.064.
[31] Y.  Zhang  dan  J.T.  Yao,  “Gini  Objective  Functions  for  Three-Way Classifications,” Int.  J.  Approx.  Reason. ,  Vol.  81,  hal.  103–114,  Feb. 2017, doi: 10.1016/j.ijar.2016.11.005.
[32] E.  Sutoyo  dan  A.  Almaarif,  “Educational  Data  Mining  untuk  Prediksi Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Algoritme Naïve Bayes Classifier,” J. RESTI (Rekayasa Sist., Teknol. Inf.) , Vol. 4, No. 1, hal. 95–101, Feb. 2020, doi: 10.29207/RESTI.V4I1.1502.